使用ONNX进行深度学习和传统机器学习模型的部署

最新推荐文章于 2025-04-03 12:40:48 发布
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文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能 机器学习-深度学习
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本文介绍了如何使用ONNX进行深度学习和传统机器学习模型的部署。ONNX是一个开放的模型表示和部署框架，允许跨不同框架（如PyTorch、TensorFlow和Scikit-learn）进行模型转换和部署。文中通过实例展示了如何导出PyTorch的ResNet-18模型和Scikit-learn的SVM模型为ONNX格式，并进行推理操作。

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在机器学习和深度学习领域，模型的训练是一个重要的环节，但同样重要的是将训练好的模型部署到生产环境中以进行推理和应用。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型表示和部署框架，可以帮助我们在不同的平台和框架之间轻松地共享和部署模型。本文将介绍如何使用ONNX来部署深度学习和传统机器学习模型，并提供相应的源代码示例。

一、什么是ONNX？
ONNX是由微软和Facebook合作开发的一个开放的模型表示和部署框架。它提供了一个中间表示的格式，可以跨不同的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）和传统机器学习框架（如Scikit-learn）进行模型的转换和部署。ONNX的目标是提供一个统一的接口，使得开发者可以更加方便地在不同的平台上进行模型的部署和推理。

二、使用ONNX部署深度学习模型
下面我们将以PyTorch为例，介绍如何使用ONNX将深度学习模型部署到生产环境中。

  1. 安装ONNX
    首先，我们需要安装ONNX。可以使用以下命令通过pip安装ONNX：
pip install onnx
  1. 导出PyTorch模型为ONNX格式
    在训练和调优PyTorch模型之后，我们可以将其导出为ONNX格式。以下是一个示例代码，展示了如何将PyTorch模型导出为ONNX
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模型部署系列：ONNX模型格式的构建、分析和优化指南
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1. onnx 模型部署初探
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08-10 393
对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。但是深度学习模型是依赖一些框架编写的，这些框架(PyTorch、TensorFlow)由于依赖环境的限制，无法在手机、开发板等生产环境中安装。同时深度学习模型需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。为了让模型最终能够部署到某一环境上，开发者们可以使用任意一种深度学习框架来定义网络结构，并通过训练确定网络中的参数。
【深度学习】ONNX模型快速部署
yangyu0515的博客
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【深度学习】快速部署ONNX模型
机器学习之在线模型简单部署，基于ONNX技术
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06-15 7267
通过使用ONNX，用户可以轻松地将从一个深度学习框架中训练的模型转换为其他框架，并在不同平台上运行。通过使用ONNX，用户可以轻松地将不同框架中训练的模型转换为其他框架，并在不同平台上运行。通过使用ONNX，用户可以将训练好的模型部署到生产环境中，并实时进行预测和分析。如果没有指定某个输入张量的值，则将使用默认值。通过提供通用的模型表示方式，ONNX提高了模型的互操作性，使得深度学习社区更容易共享和利用先进的模型。通过降低推理引擎的开发门槛，ONNX加速了推理引擎的开发，并促进了推理引擎的创新和发展。
Yolov5 转 ONNX模型 + 使用ONNX Runtime的 C++ 部署（包含官方文档的介绍以及使用不同推理引擎作为ONNXRuntime后端）
qq_22487889的博客
12-12 1万+
ONNX Runtime (C++) 部署 yolov5s的模型，也可使用自己的模型
使用ONNX部署深度学习和传统机器学习模型
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03-12 1337
使用ONNX部署深度学习和传统机器学习模型
onnx模型部署 python_使用ONNX部署深度学习和传统机器学习模型
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目录ONNX简介ONNX标准介绍ONNX与PMMLDaaS简介使用ONNX部署传统机器学习模型使用ONNX部署深度神经网络模型总结参考ONNX简介开放神经网络交换ONNX(Open Neural Network Exchange)是一套表示深度神经网络模型的开放格式，由微软和Facebook于2017推出，然后迅速得到了各大厂商和框架的支持。通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，...
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总结以上内容，Matlab深度学习训练部署，caffe, keras, onnx, pytorch深度学习模型转换插件安装包为用户提供了将不同深度学习框架训练的模型转换到Matlab中使用的便利。这些插件不仅减少了模型转换的复杂性，而且...
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